머신러닝 및 딥러닝 알고리즘 트레이딩, 파이썬을 이용해 처음부터 신경망을 구축하는 방법

최근 몇 년 동안 금융 시장에서 머신러닝(ML)과 딥러닝(DL) 기술을 이용한 알고리즘 트레이딩이 주목받고 있습니다. 이 글에서는 파이썬을 이용하여 머신러닝 및 딥러닝 기반의 트레이딩 알고리즘을 처음부터 끝까지 구축하는 방법을 설명합니다. 주제를 여러 개의 섹션으로 나누어 설명하며, 각 섹션에서는 알고리즘 트레이딩의 기본 개념, 데이터 수집, 전처리, 모델 구축, 훈련, 평가, 그리고 실제 트레이딩 시스템에 적용하는 단계까지 다룹니다.

1. 알고리즘 트레이딩의 개념

알고리즘 트레이딩이란 일정한 규칙에 따라 자동으로 주식, 외환, 선물 및 기타 금융 자산을 거래하는 프로세스를 말합니다. 이런 알고리즘은 시장 데이터를 분석하고 거래 결정을 내리는 데 있어 머신러닝 및 딥러닝 기법을 활용할 수 있습니다. 이를 통해 인간의 주관적 판단을 배제하고 보다 체계적이고 일관된 거래 전략을 구현할 수 있습니다.

1.1. 머신러닝과 딥러닝의 차이

머신러닝은 데이터를 이용하여 패턴을 학습하고 예측을 수행하는 알고리즘을 말합니다. 반면, 딥러닝은 구조가 복잡한 인공신경망을 활용하여 비선형 관계를 모델링하는 머신러닝의 하위 분야입니다. 주식 시장과 같은 복잡한 데이터에서는 딥러닝이 더욱 효과적일 수 있습니다.

2. 데이터 수집

트레이딩 알고리즘을 구축하기 위해서는 우선적으로 신뢰할 수 있는 데이터가 필요합니다. 주식 데이터는 Yahoo Finance, Alpha Vantage, Quandl 등의 서비스에서 수집할 수 있습니다. 파이썬에서는 ‘pandas_datareader’와 같은 라이브러리를 통해 데이터를 쉽게 다운로드할 수 있습니다.

2.1. Yahoo Finance에서 데이터 수집하기

다음은 Yahoo Finance에서 데이터를 수집하는 코드 예제입니다.

import pandas as pd
from pandas_datareader import data as pdr

# 특정 주식의 데이터를 수집합니다. 예를 들어, AAPL (Apple Inc.)
start = '2010-01-01'
end = '2022-01-01'
df = pdr.get_data_yahoo('AAPL', start=start, end=end)
print(df.head())

3. 데이터 전처리

데이터를 수집한 후, 머신러닝 모델에 적합한 형태로 전처리해야 합니다. 전처리 과정에는 결측치 처리, 정규화, 레이블 인코딩 등이 포함됩니다. 특히, 주식 데이터에서는 날짜를 인덱스로 설정하고, 차트 분석을 위해 가격 데이터의 변동성을 추가할 수 있습니다.

3.1. 결측치 처리

결측치는 머신러닝 모델의 성능을 저하시킬 수 있으므로 신중하게 처리해야 합니다. 가장 일반적인 방법은 결측치를 평균 또는 중위수로 대체하는 것입니다.

df.fillna(method='ffill', inplace=True)  # 결측치를 이전 값으로 대체

3.2. 데이터 정규화

데이터의 범위를 조정하여 모델의 수렴 속도를 높이는 것도 중요합니다. 데이터 정규화는 일반적으로 Min-Max 스케일링 또는 Z-스코어 정규화를 통해 수행됩니다.

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(df[['Close']])  # 종가 데이터 정규화

4. 신경망 모델 구축

이제 전처리된 데이터를 바탕으로 신경망 모델을 구축합니다. 여기서는 Keras와 TensorFlow 라이브러리를 사용하여 간단한 다층 퍼셉트론(MLP) 모델을 생성해보겠습니다.

4.1. 모델 설계

모델은 여러 개의 레이어로 구성되며, 각 레이어는 활성화 함수를 사용하여 비선형성을 추가합니다. 아래는 기본적인 모델의 설계 예제입니다.

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=X_train.shape[1]))  # 첫 번째 은닉층
model.add(Dense(32, activation='relu'))  # 두 번째 은닉층
model.add(Dense(1, activation='linear'))  # 출력층 (회귀 문제이므로 선형 활성화 함수 사용)

4.2. 모델 컴파일

모델을 컴파일할 때는 손실 함수와 최적화 알고리즘을 지정해야 합니다. 회귀 문제에서는 일반적으로 평균제곱오차(MSE)가 사용됩니다.

model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

5. 모델 훈련

모델을 훈련시키기 위해서는 훈련 데이터를 학습하고 검증 데이터를 통해 성능을 평가해야 합니다. 일반적으로 훈련 데이터와 검증 데이터를 80:20의 비율로 나누어 사용합니다.

history = model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_split=0.2)

6. 모델 평가

훈련이 완료된 후, 테스트 데이터를 사용하여 모델의 성능을 평가합니다. RMSE(root mean square error)와 같은 지표를 사용하여 모델의 예측 능력을 판단할 수 있습니다.

from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np

y_pred = model.predict(X_test)
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))
print(f'RMSE: {rmse}')  # RMSE 출력

7. 실제 트레이딩 시스템에 적용

모델의 성능이 충분히 좋다면, 이를 실제 거래에 적용할 수 있습니다. 그러나 실제 트레이딩 시스템을 구축하는 것은 상당한 난이도를 동반하며, 리스크 관리 및 슬리피지와 같은 여러 요소를 고려해야 합니다.

7.1. 리스크 관리

리스크 관리는 알고리즘 트레이딩에서 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 통상적으로 포지션 크기, 손절매 및 이익 실현 수치를 설정하여 리스크를 관리합니다.

7.2. 주문 실행

주문 실행 과정에서는 Broker API를 활용하여 실제 시장에서 주문을 발송합니다. ‘ccxt’와 같은 라이브러리를 사용하면 다양한 거래소의 API와 쉽게 연결할 수 있습니다.

import ccxt

exchange = ccxt.binance()  # 거래소 설정
order = exchange.create_market_order('BTC/USDT', 'buy', amount)  # 시장가 주문 실행

결론

이번 글에서는 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘 트레이딩을 위해 파이썬을 사용하여 신경망 모델을 처음부터 끝까지 구축하는 방법을 알아보았습니다. 데이터 수집, 전처리, 모델 구축 및 훈련, 평가 및 실제 트레이딩에 이르기까지 모든 과정을 설명하였습니다. 이러한 프로세스를 통해 알고리즘 트레이딩의 기초를 다지고, 더 나아가 자신만의 거래 전략을 진화시킬 수 있는 기회를 제공하길 바랍니다.

참고문헌